python进程与线程

- 并行与并发：
并发：同一时间间隔内多个任务同时执行，宏观上并行，微观上并发
并行：同一时间点多个任务同时执行
- 实现多任务的方式：
多进程模式
多线程模式
协程
进程	> 线程 > 协程

• 创建进程
  从multiprocessing模块中导入Process，利用Process创建进程

  process = Process(target=函数)
  process.start()
  

  参数为需要该进程执行的任务,使用start方法让该进程执行
  • Process中的参数：
    target=函数，可以为进程设置执行任务
    name=进程的名字，可以为进程设置名字
    args=给函数传递的参数，可以设置目标任务中的参数
    kwargs=…设置参数
  • process的方法
    process.start() 启动进程执行任务
    process.run() 只是执行任务，但未启动进程
    process.terminate() 终止进程
  • 对于全局变量，每个进程之间互不影响，都有独自的全局变量空间
  • 自定义进程
    创建一个类继承Process类，并重写Process中的run方法

    from multiprocessing import Process
    class MyProcess(Process):
    	
    	#重写run方法
    	def run(self):
    		执行语句
    

  • 进程池
    从multiprocessing模块中导入Pool。
    进程池与主进程共享，所以当主进程执行完时，进程池也会自动关闭，所以需要阻塞主进程的执行。
    可以指定一个最大进程数，当池未满时，若有请求来，则会创建一个进程来执行该请求，若池满，则该请求会等待，知道池中有进程结束，才会创建新的进程来执行。
    1. 非阻塞式进程：当一个进程执行完后会立刻返回，不会等待其他进程
       pool = Pool(5) 创建一个大小为5的进程池
       pool.apply_async() 创建非阻塞式进程，参数为要执行的函数和给函数传递的参数
       pool.close() 添加任务结束
       pool.join() 将进程池加入到主进程中
    2. 阻塞式进程：进程之间的执行是顺序执行，只有前一个进程执行完后，下一个进程才能开始执行
       pool.apply() 创建阻塞式进程，参数为要执行的函数和给函数传递的参数
  • 进程间通信
    从multiprocessing模块中导入Queue。
    q = Queue(5) 设置该缓冲区的最大容量
    q.put() 可以向缓冲区中添加信息
    q.get() 获取缓冲区中的信息
• 创建线程
  引入threading模块，操作与进程类似
• 多线程同步
  引入threading模块，对于一些多个线程共享的函数，可以对其进行上锁，保证在同一时刻只有一个线程可以执行该函数
  lock = threading.Lock() 创建一把锁
  lock.acquire() 申请锁，若已经被锁上，则会阻塞，等待锁的释放
  lock.release() 释放锁
• 协程：高效利用CPU，使用生成器yield实现或使用第三方包greenlet或gevent